Rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng tới sự ổn định của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam

Để đo lường sự ổn định trong hoạt động của ngân hàng, các bài nghiên cứu trên thế giới thường sử dụng hai yếu tố rủi ro để đo lường là rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng. Bài nghiên cứu này tiến hành kiểm tra tác động của rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng đối với sự ổn định của ngân hàng được đại diện bởi hệ số Z –core qua việc phân tích và thu thập số liệu từ báo cáo tài chính đã kiểm toán và báo cáo thường niên của 29 ngân hàng thương mại hoạt động tại Việt Nam trong giai đoạn 20082018. Bằng việc sử dụng các ước lượng trong mô hình PVAR và mô hình GMM xác định mối quan hệ của rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng cũng như tác động của rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng đối với hệ số Z –core đại diện cho sự ổn định của ngân hàng. Kết quả bài nghiên cứu này đã tìm thấy có mối quan hệ ngược chiều giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng; rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng cũng như sự tương tác của hai loại rủi ro này có gây tác động đáng kể đến sự ổn định của ngân hàng thương mại hoạt động tại Việt Nam. Hàm ý từ kết quả luận văn cho thấy mối quan hệ giữa rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng; tác động của rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng tới sự ổn định của ngân hàng qua biến đại diện Zcore để từ đó năng cao việc kiểm soát rủi ro thanh khoản và rủi ro tín dụng để đảm bảo sự ổn định của ngân hàng thương mại tại Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH HÀ VĂN BẢO RỦI RO THANH KHOẢN VÀ RỦI RO TÍN DỤNG TỚI SỰ ỔN ĐỊNH CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI TẠI VIỆT NAM LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP Hồ Chí Minh - Năm 2019 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH HÀ VĂN BẢO RỦI RO THANH KHOẢN VÀ RỦI RO TÍN DỤNG TỚI SỰ ỔN ĐỊNH CỦA CÁC NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI TẠI VIỆT NAM Chuyên ngành: Tài – Ngân hàng (Hƣớng ứng dụng) Mã số: 8340201 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC: TS LÊ ĐẠT CHÍ TP Hồ Chí Minh - Năm 2019 LỜI CAM ĐOAN Tác giả xin cam đoan cơng trình nghiên cứu thật tác giả với hƣớng dẫn Ngƣời hƣớng dẫn khoa học TS Lê Đạt Chí Nội dung, kết nghiên cứu luận văn hoàn toàn trung thực Tất nguồn tài liệu tham khảo đƣợc công bố đầy đủ Tp Hồ Chí Minh, ngày tháng Tác giả Hà Văn Bảo năm 2019 MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC DANH MỤC CÁC BẢNG SỬ DỤNG TÓM TẮT ABSTRACT CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu câu hỏi nghiên cứu 1.3 Dữ liệu phƣơng pháp nghiên cứu 1.4 Ý nghĩa nghiên cứu 1.5 Bố cục trình bày CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM 2.1 Cơ sở lý thuyết 2.1.1 Lý luận chung rủi ro khoản, rủi ro tín dụng nhân tố đo lƣờng độ ổn định ngân hàng 2.1.2.Mối quan hệ rủi ro khoản rủi ro tín dụng 18 2.1.3 Tác động rủi ro khoản rủi ro tín dụng tới độ ổn định ngân hàng 22 2.2 Phƣơng pháp nghiên cứu 25 2.2.1 Dữ liệu nghiên cứu 25 2.2.2 Mơ hình nghiên cứu 26 CHƢƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 36 3.1 Thảo luận kết nghiên cứu 36 3.1.1 Mối quan hệ rủi ro khoản rủi ro tín dụng 39 3.1.2 Tác động rủi ro khoản rủi ro tín dụng ổn định ngân hàng qua phƣơng pháp GMM 42 3.2 Kết luận hàm ý 47 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC CÁC BẢNG SỬ DỤNG Bảng 2-1.Danh sách tên ngân hàng thƣơng mại Việt Nam 25 Bảng 2-2.Các biến mơ hình cách thức đo lƣờng 32 Bảng 3-1.Thống kê mô tả biến 36 Bảng 3-2.Ma trận hệ số tƣơng quan biến 38 Bảng 3-3.Kết kiểm tra mối quan hệ rủi ro khoản rủi ro tín dụng 39 Bảng 3.4 Kết kiểm định tính dừng 41 Bảng 3.5.Lựa chọn độ trễ tối ƣu dựa mơ hình VAR 41 Bảng 3.6 Kết kiểm tra mối quan hệ rủi ro khoản rủi ro tín dụng theo mơ hình PVAR 42 Bảng 3.7 Kết ƣớc lƣợng tác động rủi ro khoản rủi ro tín dụng tới ổn định ngân hàng 43 Bảng 3.8 Kết kiểm tra tƣơng quan biến tới ổn định ngân hàng 46 Bảng 3.9 Kiểm định Hausane 47 TÓM TẮT Để đo lƣờng ổn định hoạt động ngân hàng, nghiên cứu giới thƣờng sử dụng hai yếu tố rủi ro để đo lƣờng rủi ro khoản rủi ro tín dụng Bài nghiên cứu tiến hành kiểm tra tác động rủi ro khoản rủi ro tín dụng ổn định ngân hàng đƣợc đại diện hệ số Z –core qua việc phân tích thu thập số liệu từ báo cáo tài kiểm tốn báo cáo thƣờng niên 29 ngân hàng thƣơng mại hoạt động Việt Nam giai đoạn 2008-2018 Bằng việc sử dụng ƣớc lƣợng mơ hình PVAR mơ hình GMM xác định mối quan hệ rủi ro khoản rủi ro tín dụng nhƣ tác động rủi ro khoản rủi ro tín dụng hệ số Z –core đại diện cho ổn định ngân hàng Kết nghiên cứu tìm thấy có mối quan hệ ngƣợc chiều rủi ro khoản rủi ro tín dụng; rủi ro khoản rủi ro tín dụng nhƣ tƣơng tác hai loại rủi ro có gây tác động đáng kể đến ổn định ngân hàng thƣơng mại hoạt động Việt Nam Hàm ý từ kết luận văn cho thấy mối quan hệ rủi ro khoản rủi ro tín dụng; tác động rủi ro khoản rủi ro tín dụng tới ổn định ngân hàng qua biến đại diện Z-core để từ cao việc kiểm sốt rủi ro khoản rủi ro tín dụng để đảm bảo ổn định ngân hàng thƣơng mại Việt Nam ABSTRACT To measure the stability of banking operations, researches in the world often use two risk factors to measure: liquidity risk and credit risk This paper examines the impact of liquidity and credit risks on the stability of banks represented by the Z -core coefficient by analyzing and collecting data from financial statements The auditor has audited and annual report of 29 commercial banks operating in Vietnam during 20082018 Using estimates in the PVAR model and the GMM model determine the relationship of liquidity risk and credit risk as well as the impact of liquidity risk and credit risk on the coefficient Z - The core represents the stability of the bank The results of this study have found an inverse relationship between liquidity risk and credit risk; liquidity risk and credit risk as well as the interaction of these two types of risks have a significant impact on the stability of commercial banks operating in Vietnam Implications from the thesis results show the relationship between liquidity risk and credit risk; The impact of liquidity and credit risks on the stability of banks through the Z-core representative variable from which to enhance the control of liquidity and credit risks to ensure the stability of commercial banks in Vietnam CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Lý chọn đề tài Khi hệ thống ngân hàng hoạt động có hiệu lành mạnh góp phần trì ổn định tăng trƣởng kinh tế Theo thời gian với phát triển kinh tế, hệ thống ngân hàng hoạt động với quy mô ngày lớn, sản phẩm kinh doanh mở rộng, đa dạng hóa nhằm đáp ứng nhu cầu ngày cao khách hàng Đi kèm với việc mở rộng thị trƣờng kinh doanh khiến cho ngân hàng thƣơng mại phải đối mặt xử lý nghiệp vụ rủi ro ngày nhiều Khi rủi ro xảy ra, ngân hàng đối mặt trực tiếp với nguy nhƣ giảm uy tín, khả toán,… trƣờng hợp xấu phải nộp đơn phá sản Cuộc khủng hoảng tài năm 2008 Mỹ minh chứng rõ nét ảnh hƣởng rủi ro khoản rủi ro tín dụng tới tình hình hoạt động ngân hàng Với việc trì sách tiền tệ mở rộng Cục Dự trữ Liên Bang Mỹ (FED) từ đầu năm 2000-2004 nỗ lực trì tốc độ tăng trƣởng kinh tế sau thời tổng thống Bill Clinton làm cho lãi suất chiết khấu mức thấp nhằm thúc đẩy thị trƣờng tín dụng phát triển (trong bật cho vay để mua nhà- tín dụng thứ cấp nhà ở) Kết thị trƣờng nhà đất phát triển “nóng” (bởi niềm tin cơng chúng an tồn nắm giữ loại tài sản tài khác cho tài sản có giá trị thực tế nắm giữ loại cổ phiếu công nghệ, nhƣ việc Chính phủ Mỹ nới lỏng điều kiện vay có quy định sở hữu nhà ngƣời dân Mỹ trở nên dễ dàng hơn) Chớp lấy thời ngân hàng định chế tài khác Mỹ nhanh chóng thu gom hợp đồng vay nợ, gói ghém lại tung thị trƣờng trái phiếu phái sinh đƣợc bảo đảm hợp đồng cho vay bất động sản (MBS), nhƣ phát triển mạnh loại trái phiếu phái sinh đƣợc bảo đảm với hợp đồng cho vay nợ (CDO) Các bên cho vay không nghiêm túc thực thẩm định rủi ro tín dụng, kiểm tra khả hoàn vốn bên vay nợ mà tập trung vào thành tích lập bán hợp đồng nhiều tốt Để bảo hiểm nguy xảy nợ xấu, nhà đầu tƣ sản phẩm phái sinh nêu lại tiến hành mua hợp đồng “Bảo đảm nợ xấu” (CDS) Sau hợp đồng cho vay bất động sản biến thành khoản nợ xấu thị trƣờng nhà đất Mỹ bắt đầu suy thoái từ năm 2006 Cũng giai đoạn lãi suất bắt đầu tăng lại khiến ngƣời vay khó trả lãi Các trái phiếu phái sinh MBS khơng cịn bị từ chối giao dịch Các nhà đầu tƣ nắm giữ loại trái phiếu lâm vào tình trạng khoản, khả tốn (trong ngân hàng định chế tài chính) Tóm lại ngân hàng đẩy mạnh tài trợ cho khoản vay chấp dƣới chuẩn cách tạo khoản chấp hay mua chứng khốn có đảm bảo tài sản chấpđại diện cho khoản vay chấp dƣới chuẩn với kỳ vọng ngân hàng kiếm đƣợc lãi suất cao so với khoản chấp dƣới chuẩn Nhƣng thực tế sau giá trị tài sản đảm bảo giảm xa so với giá trị khoản chấp Bài học từ khủng hoảng ngân hàng có chiến lƣợc cho vay để đạt lợi nhuận cao phải nhận diện đầy đủ loại rủi ro Từ thấy khủng hoảng tài Mỹ việc ngân hàng chấp nhận đánh đổi rủi ro rủi ro khoản rủi ro tín dụng để thu lợi nhuận lớn cho hoạt động kinh doanh mà khơng có nhận diện đủ rủi ro Hoạt động ngân hàng thƣơng mại nơi cung cấp nguồn vốn cho kinh tế: từ nơi thừa vốn tới nơi thiếu vốn Mà để làm đƣợc điều đó, ngân hàng thơng qua hoạt động huy động vốn cho vay Những hoạt động ngân hàng chứa đựng nhiều loại rủi ro Trong dễ dàng nhận biết loại rủi ro ngân hàng rủi ro khoản rủi ro tín dụng Xuất phát rủi ro tín dụng trƣờng hợp khách hàng vay vi phạm điều kiện hợp đồng tín dụng Kết làm giảm giá trị khoản mục tín dụng gây khoản nợ xấu tích lũy qua năm, nhƣ chi phí xử lý nợ xấu năm sau cao năm trƣớc làm giảm khoản lợi nhuận ngân hàng Từ xảy trƣờng hợp nhu cầu vốn khách hàng khác gia tăng cách đột ngột mà ngân hàng khơng kịp thời đáp ứng lƣợng tiền mặt gây hậu tính khoản ngân hàng thời điểm Còn khả khoản ngân hàng đƣợc xác định khả đáp ứng tất chi phí dự kiến, cho khoản vay toán nợ tƣơng lai Để hoạt động hiệu ngân hàng nên trì mức độ khoản hợp lý để đáp ứng khoản chi phí bất ngờ (rủi ro bất khả kháng) mà lý tài sản khác mức giá thấp Tác động rủi ro khoản gây khủng hoảng nghiêm trọng nguồn cung tiền mặt trƣờng hợp cấu nguồn vốn ngân hàng có tỷ lệ nguồn vốn ngắn hạn chiếm tỷ trọng cao cấu vốn Nhƣ để ngân hàng hoạt động ổn định an tồn chủ ngân hàng cần phải quản lý chặt chẽ rủi ro khoản rủi ro tín dụng để tránh nguy vỡ nợ khoản Việc ngân hàng tiến hành công tác quản lý rủi ro q trình phức tạp, lâu dài tính chất đặc thù loại hàng hóa kinh doanh ngân hàng mang tính rủi ro cao nhƣ mơi trƣờng hoạt động có liên kết chặt chẽ ngành dễ gây hiệu ứng dây chuyền gặp khủng hoảng Nhờ hỗn loạn thị trƣờng tài suy thoái kinh tế năm 2008 làm cho ngân hàng trung ƣơng nhà quản trị ngân hàng thấy rõ tính quan trọng cơng tác quản lý rủi ro thời kì trƣớc dẫn đến có nhiều nghiên cứu tƣơng tác rủi ro khoản, rủi ro tín dụng tác động tƣơng tác tới ổn định ngân hàng dƣới góc độ khác nhau, bật nghiên cứu rủi ro khoản rủi ro tín dụng tới độ ổn định ngân hàng Các viết phân tích mối quan hệ rủi ro khoản rủi ro tín dụng tới độ ổn định ngân hàng đƣợc nghiên cứu rộng rãi quốc gia phát triển giới nhƣ cơng trình Diamond Rajan (2005); Diamond Rajan (2005); Imbierowicz Rauch (2014); Ameni cộng (2017) Tuy nhiên, chƣa có nhiều cơng trình nghiên cứu mối quan hệ rủi ro khoản rủi ro tín dụng tới độ ổn định với liệu ngân hàng thƣơng mại Việt Nam Do tác giả thực đề reg creditrisk l.creditrisk liquidityrisk size roa loanassets incomediversity efficiency inf gdp e1 Source | SS df MS -+ Number of obs = 290 F(10, 279) = 12.59 Model | 199.241835 10 19.9241835 Prob > F = 0.0000 Residual | 441.417509 279 1.58214161 R-squared = 0.3110 Adj R-squared = 0.2863 Root MSE = 1.2578 -+ -Total | 640.659343 289 2.21681434 creditrisk | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] + -creditrisk | L1 | 4354947 0516171 8.44 0.000 3338863 5371031 liquidityrisk | -.0556011 059905 -0.93 0.354 -.1735243 0623221 size | -.0989299 1542352 -0.64 0.522 -.4025423 2046824 roa | -.2950339 1354349 -2.18 0.030 -.561638 -.0284299 loanassets | 6221145 6395239 0.97 0.332 -.6367903 1.881019 incomediversity | 517517 2717058 1.90 0.058 -.0173366 1.052371 efficiency | -.0017496 0007827 -2.24 0.026 -.0032904 -.0002088 inf | 0076496 004737 1.61 0.107 -.0016751 0169743 gdp | -.1590102 1886385 -0.84 0.400 -.5303456 2123252 e1 | 0905745 1062581 0.85 0.395 -.1185948 2997439 _cons | 2.657627 2.725585 0.98 0.330 -2.707695 8.02295 | test e1 ( 1) e1 = F( 1, 279) = 0.73 Prob > F = 0.0047 *Ho: LIQ biến ngoại sinh,H1: LIQ biến nội sinh *Prob > F = 0.0047, KẾT LUẬN CHẤP NHẬN GIẢ THUYẾT H1: LIQ biến nội sinh *********** reg creditrisk l.creditrisk liquidityrisk size roa loanassets incomediversity efficiency inf gdp Source | SS df MS -+ Number of obs = 290 F(9, 280) = 13.93 Model | 198.09227 22.0102522 Prob > F = 0.0000 Residual | 442.567074 280 1.58059669 R-squared = 0.3092 Adj R-squared = 0.2870 Root MSE = 1.2572 -+ -Total | 640.659343 289 2.21681434 creditrisk | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] + -creditrisk | L1 | 4337927 0515533 8.41 0.000 3323115 5352739 liquidityrisk | -.0273174 0498517 -0.55 0.584 -.1254492 0708143 size | -.1065956 1538976 -0.69 0.489 -.4095387 1963475 roa | -.3027977 1350623 -2.24 0.026 -.5686642 -.0369313 loanassets | 6321473 6391033 0.99 0.323 -.62591 1.890205 incomediversity | 5342023 2708674 1.97 0.050 0010073 1.067397 efficiency | -.0017976 0007803 -2.30 0.022 -.0033337 -.0002616 inf | 0070639 0046846 1.51 0.133 -.0021575 0162854 gdp | -.1689081 1881888 -0.90 0.370 -.5393526 2015363 _cons | 2.859239 2.713977 1.05 0.293 -2.48315 8.201628 | - reg liquidityrisk l.liquidityrisk creditrisk size roe roa nim Source | SS df MS -+ -Model | 521.52403 10 52.152403 Residual | 205.475445 279 736471128 -+ -Total | 726.999475 289 2.51556912 car inf gdp e2 Number of obs = 290 F(10, 279) = 70.81 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.7174 Adj R-squared = 0.7072 Root MSE = 85818 liquidityrisk | Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] + -liquidityrisk | L1 | 6831171 02798 24.41 0.000 6280384 7381959 creditrisk | 0333539 0741776 0.45 0.653 -.1126651 1793728 size | -.042702 1531855 -0.28 0.781 -.3442481 2588441 roe | 0015788 017068 0.09 0.926 -.0320196 0351772 roa | 058467 2101727 0.28 0.781 -.3552586 4721926 nim | 0324153 0522432 0.62 0.535 -.0704256 1352563 car | -.0068659 0215564 -0.32 0.750 -.0492998 035568 inf | 0041724 0029964 1.39 0.165 -.001726 0100708 gdp | 2158953 1325878 1.63 0.105 -.0451042 4768948 e2 | -2.05e-08 0859595 -0.00 1.000 -.1692116 1692116 _cons | -1.080187 2.580819 -0.42 0.676 -6.160537 4.000163 | test e2 ( 1) e2 = F( 1, 279) = Prob > F = 12.1174 0.0000 *Ho: CREDIT biến ngoại sinh,H1: CREDIT biến nội sinh *Prob > F = 0.0000, KẾT LUẬN CHẤP NHẬN GIẢ THUYẾT H1: CREDIT biến nội sinh PHỤ LỤC 02: KẾT QUẢ CHẠY MƠ HÌNH HỒI QUY HAI GIAI ĐOẠN (2SLS) ivreg2 liquidityrisk l.liquidityrisk (creditrisk=l.creditrisk) size roe roa nim car inf gdp,robust IV (2SLS) estimation -Estimates efficient for homoskedasticity only Statistics robust to heteroskedasticity Number of obs = F( 9, 290 280) = 17.17 Prob > F = 0.0000 Centered R2 = 0.7120 0.8285 Total (centered) SS = 726.999475 Total (uncentered) SS = 1221.172295 Uncentered R2 = Residual SS = 209.3902391 Root MSE = 8497 | liquidityrisk | Robust Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] + -creditrisk | -.0497775 0922201 -0.54 0.089 -.2305255 1309705 676327 0790955 8.55 0.000 5213026 8313514 size | -.0119014 1759314 -0.07 0.946 -.3567206 3329179 roe | -.0007532 0119786 -0.06 0.050 -.0242308 0227244 roa | 0421105 1614838 0.26 0.094 -.274392 358613 nim | 0393045 0404266 0.97 0.031 -.0399302 1185392 car | -.0048866 0189622 -0.26 0.797 -.0420517 0322786 inf | 0045013 003312 1.36 0.174 -.0019901 0109926 gdp | 169571 177148 0.96 0.338 -.1776327 5167747 _cons | -1.068074 2.932565 -0.36 0.716 -6.815795 4.679647 | liquidityrisk | L1 | | - Underidentification test (Kleibergen-Paap rk LM statistic): 17.808 Chi-sq(1) P-val = 0.0000 -Weak identification test (Cragg-Donald Wald F statistic): 78.464 (Kleibergen-Paap rk Wald F statistic): 55.223 Stock-Yogo weak ID test critical values: 10% maximal IV size 16.38 15% maximal IV size 8.96 20% maximal IV size 6.66 25% maximal IV size 5.53 Source: Stock-Yogo (2005) Reproduced by permission NB: Critical values are for Cragg-Donald F statistic and i.i.d errors -Hansen J statistic (overidentification test of all instruments): 0.323 (equation exactly identified) -Instrumented: creditrisk Included instruments: L.liquidityrisk size roe roa nim car inf gdp Excluded instruments: L.creditrisk - est store a1 ivreg2 creditrisk l.creditrisk (liquidityrisk=l.liquidityrisk) loanassets incomediversity efficiency inf gdp,robust size roa IV (2SLS) estimation -Estimates efficient for homoskedasticity only Statistics robust to heteroskedasticity Number of obs = F( 9, 290 280) = 69.18 Prob > F = 0.0000 Total (centered) SS = 640.6593433 Centered R2 = 0.3050 Total (uncentered) SS = 2201.596246 Uncentered R2 = 0.7978 Residual SS = 445.2572856 Root MSE = 1.239 | creditrisk | Robust Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] + -liquidityrisk | -.0923548 0462977 -1.99 0.046 -.1830966 -.001613 429496 0599273 7.17 0.000 3120406 5469514 size | -.0956181 1298469 -0.74 0.461 -.3501133 1588771 roa | -.2939831 1495896 -1.97 0.049 -.5871734 -.0007929 loanassets | 7640301 6955169 1.10 0.272 -.599158 2.127218 incomediversity | 5298648 284626 1.86 0.063 -.027992 1.087722 efficiency | -.0017848 0008662 -2.06 0.039 -.0034825 -.0000872 inf | 0086788 0063421 1.37 0.171 -.0037514 021109 gdp | -.1474452 2401799 -0.61 0.539 -.6181892 3232988 _cons | 2.402922 2.839806 0.85 0.397 -3.162995 7.968839 | creditrisk | L1 | | Underidentification test (Kleibergen-Paap rk LM statistic): 14.783 Chi-sq(1) P-val = 0.0001 -Weak identification test (Cragg-Donald Wald F statistic): 595.454 (Kleibergen-Paap rk Wald F statistic): 74.897 Stock-Yogo weak ID test critical values: 10% maximal IV size 16.38 15% maximal IV size 8.96 20% maximal IV size 6.66 25% maximal IV size 5.53 Source: Stock-Yogo (2005) Reproduced by permission NB: Critical values are for Cragg-Donald F statistic and i.i.d errors -Hansen J statistic (overidentification test of all instruments): 0.145 (equation exactly identified) -Instrumented: liquidityrisk Included instruments: L.creditrisk size roa loanassets incomediversity efficiency inf gdp Excluded instruments: L.liquidityrisk - est store a2 PHỤ LỤC 03: CÁC KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH TRONG MƠ HÌNH PVAR 3.1 KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG CỦA BIẾN RỦI RO THANH KHOẢN xtunitroot fisher liquidityrisk, dfuller lags(0) Fisher-type unit-root test for liquidityrisk Based on augmented Dickey-Fuller tests -Ho: All panels contain unit roots Number of panels = 29 Ha: At least one panel is stationary Number of periods = 11 AR parameter: Panel-specific Asymptotics: T -> Infinity Panel means: Included Time trend: Not included Drift term: Not included ADF regressions: lags -Statistic p-value -Inverse chi-squared(58) P 161.7894 0.0000 Inverse normal Z -3.6991 0.0001 Inverse logit t(149) L* -5.5698 0.0000 Modified inv chi-squared Pm 9.6366 0.0000 -P statistic requires number of panels to be finite Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels -3.2 KIỂM ĐỊNH TÍNH DỪNG CỦA BIẾN RỦI RO TÍN DỤNG xtunitroot fisher creditrisk , dfuller lags(0) Fisher-type unit-root test for creditrisk Based on augmented Dickey-Fuller tests Ho: All panels contain unit roots Number of panels = 29 Ha: At least one panel is stationary Number of periods = 11 AR parameter: Panel-specific Asymptotics: T -> Infinity Panel means: Included Time trend: Not included Drift term: Not included ADF regressions: lags -Statistic p-value -Inverse chi-squared(58) P 189.8410 0.0000 Inverse normal Z -5.4655 0.0000 Inverse logit t(149) L* -8.3556 0.0000 Modified inv chi-squared Pm 12.2411 0.0000 -P statistic requires number of panels to be finite Other statistics are suitable for finite or infinite number of panels -3.3 KIỂM ĐỊNH ĐỘ TRỄ TỐI ƢU pvarsoc creditrisk liquidityrisk,maxlag(3) pvaropts(instl(1/4)) Running panel VAR lag order selection on estimation sample Selection order criteria Sample: 2012 - 2017 No of obs = 174 No of panels = 29 Ave no of T = 6.000 + + | lag | CD J J pvalue MBIC MAIC MQIC | | -+ | | | 9214263 15.21815 2297226 -46.69051 -8.781847 -24.15993 | | | 9378368 9.311027 3167413 -31.96142 -6.688973 -16.94103 | | | 7338068 9676743 9146574 -19.66855 -7.032326 -12.15835 | + + 3.4 KẾT QUẢ MƠ HÌNH PVAR pvar creditrisk liquidityrisk,instl(1/4) Panel vector autoregresssion GMM Estimation Final GMM Criterion Q(b) = 0875 Initial weight matrix: Identity GMM weight matrix: Robust No of obs = 174 No of panels = 29 Ave no of T = 6.000 | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] + -creditrisk | creditrisk | L1 | 6138272 1089677 5.63 0.000 4002544 8274001 1848077 1225525 1.51 0.132 -.0553908 4250062 | liquidityrisk | L1 | + -liquidityrisk | creditrisk | L1 | -.0521987 0202451 -2.58 0.010 -.0918783 -.0125191 | liquidityrisk | L1 | 6364708 1403001 4.54 0.000 3614877 9114538 Instruments : l(1/4).(creditrisk liquidityrisk) PHỤ LỤC 04: CÁC KẾT QUẢ ƢỚC LƢỢNG TRONG MƠ HÌNH GMM xtabond2 zscore l.zscore liquidityrisk creditrisk LIQCRE roa size car loangrowth incomediversity efficiency gdp inf ,gmm(l.zscore,lag(2 2)) > iv( liquidityrisk creditrisk LIQCRE roa size car loangrowth incomediversity efficiency gdp inf ) two Favoring space over speed To switch, type or click on mata: mata set matafavor speed, perm Warning: Two-step estimated covariance matrix of moments is singular Using a generalized inverse to calculate optimal weighting matrix for two-step estimation Difference-in-Sargan/Hansen statistics may be negative Dynamic panel-data estimation, two-step system GMM -Group variable: id Number of obs = 290 Time variable : t Number of groups = 29 Number of instruments = 28 Obs per group: = 10 Wald chi2(12) = 184173.79 avg = 10.00 Prob > chi2 max = 10 = 0.000 zscore | Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] + -zscore | L1 | 32146 0437875 7.34 0.000 2356381 4072819 liquidityrisk | -.0688701 0390315 -1.76 0.078 -.1453704 0076301 creditrisk | -.0749471 0179476 -4.18 0.000 -.1101237 -.0397704 LIQCRE | 0185167 0074695 2.48 0.013 0038769 0331566 roa | 1.368985 153775 8.90 0.000 1.067592 1.670379 size | 6908082 1267034 5.45 0.000 4424742 9391422 car | -.001667 0105055 -0.16 0.874 -.0222574 0189233 | loangrowth | -.0385203 0122741 -3.14 0.002 -.062577 -.0144636 incomediversity | -.0091051 0679228 -0.13 0.893 -.1422313 1240211 efficiency | 0005404 0002284 2.37 0.018 0000928 0009881 gdp | 0603251 0298151 2.02 0.043 0018886 1187616 inf | 0041187 0018619 2.21 0.027 0004694 0077681 _cons | -10.02344 1.952693 -5.13 0.000 -13.85065 -6.196234 Warning: Uncorrected two-step standard errors are unreliable Instruments for first differences equation Standard D.(liquidityrisk creditrisk LIQCRE roa size car loangrowth incomediversity efficiency gdp inf) GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) L2.L.zscore Instruments for levels equation Standard liquidityrisk creditrisk LIQCRE roa size car loangrowth incomediversity efficiency gdp inf _cons GMM-type (missing=0, separate instruments for each period unless collapsed) DL.L.zscore -Arellano-Bond test for AR(2) in first differences: z = 0.95 Pr > z = 0.342 -Sargan test of overid restrictions: chi2(15) = 36.70 Prob > chi2 = 0.001 Prob > chi2 = 0.211 (Not robust, but not weakened by many instruments.) Hansen test of overid restrictions: chi2(15) (Robust, but weakened by many instruments.) = 19.06 Difference-in-Hansen tests of exogeneity of instrument subsets: GMM instruments for levels Hansen test excluding group: chi2(7) = 11.75 Prob > chi2 = 0.109 Difference (null H = exogenous): chi2(8) = 7.31 Prob > chi2 = 0.504 iv(liquidityrisk creditrisk LIQCRE roa size car loangrowth incomediversity efficiency gdp inf) Hansen test excluding group: chi2(4) Difference (null H = exogenous): chi2(11) = 2.26 Prob > chi2 = 0.688 = 16.80 Prob > chi2 = 0.114 ... analyzing and collecting data from financial statements The auditor has audited and annual report of 29 commercial banks operating in Vietnam during 20082018 Using estimates in the PVAR model and the... in the world often use two risk factors to measure: liquidity risk and credit risk This paper examines the impact of liquidity and credit risks on the stability of banks represented by the Z... estimates in the PVAR model and the GMM model determine the relationship of liquidity risk and credit risk as well as the impact of liquidity risk and credit risk on the coefficient Z - The core